淺談keras中的batch_dot,dot方法和TensorFlow的matmul
概述
在使用keras中的keras.backend.batch_dot和tf.matmul實(shí)現(xiàn)功能其實(shí)是一樣的智能矩陣乘法,比如A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L都是二維矩陣,中間點(diǎn)表示矩陣乘法,AG 表示矩陣A 和G 矩陣乘法(A 的列維度等于G 行維度),WX=Z
import keras.backend as K import tensorflow as tf import numpy as np w = K.variable(np.random.randint(10,size=(10,12,4,5))) k = K.variable(np.random.randint(10,size=(10,12,5,8))) z = K.batch_dot(w,k) print(z.shape) #(10, 12, 4, 8)
import keras.backend as K import tensorflow as tf import numpy as np w = tf.Variable(np.random.randint(10,size=(10,12,4,5)),dtype=tf.float32) k = tf.Variable(np.random.randint(10,size=(10,12,5,8)),dtype=tf.float32) z = tf.matmul(w,k) print(z.shape) #(10, 12, 4, 8)

示例
from keras import backend as K a = K.ones((3,4,5,2)) b = K.ones((2,5,3,7)) c = K.dot(a, b) print(c.shape)
會(huì)輸出:
ValueError: Dimensions must be equal, but are 2 and 3 for ‘MatMul' (op: ‘MatMul') with input shapes: [60,2], [3,70].
from keras import backend as K a = K.ones((3,4)) b = K.ones((4,5)) c = K.dot(a, b) print(c.shape)#(3,5)
或者
import tensorflow as tf a = tf.ones((3,4)) b = tf.ones((4,5)) c = tf.matmul(a, b) print(c.shape)#(3,5)
如果增加維度:
from keras import backend as K a = K.ones((2,3,4)) b = K.ones((7,4,5)) c = K.dot(a, b) print(c.shape)#(2, 3, 7, 5)
這個(gè)矩陣乘法會(huì)沿著兩個(gè)矩陣最后兩個(gè)維度進(jìn)行乘法,不是element-wise矩陣乘法
from keras import backend as K a = K.ones((1, 2, 3 , 4)) b = K.ones((8, 7, 4, 5)) c = K.dot(a, b) print(c.shape)#(1, 2, 3, 8, 7, 5)

keras的dot方法是Theano中的復(fù)制
from keras import backend as K a = K.ones((1, 2, 4)) b = K.ones((8, 7, 4, 5)) c = K.dot(a, b) print(c.shape)# (1, 2, 8, 7, 5).
from keras import backend as K a = K.ones((9, 8, 7, 4, 2)) b = K.ones((9, 8, 7, 2, 5)) c = K.batch_dot(a, b) print(c.shape) #(9, 8, 7, 4, 5)
或者
import tensorflow as tf a = tf.ones((9, 8, 7, 4, 2)) b = tf.ones((9, 8, 7, 2, 5)) c = tf.matmul(a, b) print(c.shape) #(9, 8, 7, 4, 5)
以上這篇淺談keras中的batch_dot,dot方法和TensorFlow的matmul就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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